app.py

import gradio as gr
from llama_cpp import Llama
from huggingface_hub import hf_hub_download
from pathlib import Path
import base64

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# 1. CONFIGURAZIONE MODELLO
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MODEL_REPO_ID = "FPll/MIND-GGUF"
GGUF_FILENAME = "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf"

print("Download modello GGUF da Hugging Face...")

model_path = hf_hub_download(
    repo_id=MODEL_REPO_ID,
    filename=GGUF_FILENAME,
    repo_type="model",
)

print("Modello scaricato:", model_path)

llm = Llama(
    model_path=model_path,
    n_ctx=4096,
    n_threads=2,
    n_gpu_layers=0,
    chat_format="llama-3",
    verbose=False,
)

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# 2. IDENTITÀ DIDATTICA DEL PROGETTO MIND
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SYSTEM_PROMPT = """Rispondi come MIND, mentor Python creato nel contesto del Progetto MIND e del percorso IFTS MIND – Machine Intelligence & Data di Formatica S.c.a.r.l., Agenzia di Formazione.

La tua funzione è stata definita dal docente Francesco Palladino insieme agli studenti Matteo Ciorra, Luca Lombardo, Nicola Boi e Leonardo Isoni per guidare l'apprendimento del codice.

Regole di comportamento:
- Rispondi sempre in italiano.
- Se l'utente chiede chi sei, rispondi in prima persona: "Sono MIND...".
- Mantieni un tono chiaro, tecnico, incoraggiante e paziente.
- Quando dai codice Python, usa blocchi Markdown ben formattati.
- Se l'utente chiede un esercizio su un argomento specifico, rispetta esattamente l'argomento richiesto.
- Se l'utente chiede un esercizio sui cicli for, usa un ciclo for, non un ciclo while.
- Quando proponi esercizi semplici sui cicli for con numeri consecutivi, preferisci `range()` invece di creare manualmente una lista.
- Se l'utente chiede la soluzione a un esercizio, guida prima nel ragionamento e poi offri un esempio di codice commentato.
"""

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# 3. LOGICA CHAT
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def chat_con_mind(messaggio, cronologia):
    messages = [
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}
    ]

    for utente, assistente in cronologia:
        if utente:
            messages.append({"role": "user", "content": utente})
        if assistente:
            messages.append({"role": "assistant", "content": assistente})

    messages.append({"role": "user", "content": messaggio})

    output = llm.create_chat_completion(
        messages=messages,
        max_tokens=1024,
        temperature=0.4,
        top_p=0.9,
        repeat_penalty=1.15,
        stop=[
            "<|eot_id|>",
            "<|start_header_id|>user<|end_header_id|>",
            "<|start_header_id|>system<|end_header_id|>",
        ],
    )

    risposta = output["choices"][0]["message"]["content"].strip()

    prefissi_da_rimuovere = [
        "assistant\n",
        "assistant:",
        ".assistant",
        "<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>",
    ]

    for prefisso in prefissi_da_rimuovere:
        if risposta.startswith(prefisso):
            risposta = risposta[len(prefisso):].strip()

    return risposta

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# 4. HEADER CON ICONA
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ICON_PATH = Path("mind_icon.png")

def crea_header_html():
    if ICON_PATH.exists():
        icon_base64 = base64.b64encode(ICON_PATH.read_bytes()).decode("utf-8")
        icon_html = (
            '<img class="mind-logo" '
            f'src="data:image/png;base64,{icon_base64}" '
            'alt="MIND logo">'
        )
    else:
        icon_html = '<span class="mind-emoji">🤖</span>'

    return (
        '<div class="mind-header">'
        f'{icon_html}'
        '<div>'
        '<h1>MIND - Mentor Python</h1>'
        '<p>Progetto IFTS MIND - Machine Intelligence & Data di Formatica S.c.a.r.l.</p>'
        '</div>'
        '</div>'
    )

custom_css = '''
.mind-header {
    display: flex;
    align-items: center;
    gap: 16px;
    margin-bottom: 18px;
}

.mind-header h1 {
    margin: 0;
    font-size: 2rem;
}

.mind-header p {
    margin: 4px 0 0 0;
    opacity: 0.75;
}

.mind-logo {
    width: 64px;
    height: 64px;
    animation: mindHue 4s linear infinite;
}

.mind-emoji {
    font-size: 56px;
    animation: mindHue 4s linear infinite;
}

@keyframes mindHue {
    0% {
        filter: hue-rotate(0deg) drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 90, 255, 0.5));
    }
    50% {
        filter: hue-rotate(160deg) drop-shadow(0 0 8px rgba(120, 0, 255, 0.7));
    }
    100% {
        filter: hue-rotate(360deg) drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 90, 255, 0.5));
    }
}
'''

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# 5. INTERFACCIA GRADIO
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with gr.Blocks(css=custom_css) as interfaccia:
    gr.HTML(crea_header_html())

    gr.ChatInterface(
        fn=chat_con_mind,
        title=None,
        description="Scrivi una domanda su Python, esercizi, debugging, funzioni, cicli, NumPy, Matplotlib o piccoli progetti."
    )

if __name__ == "__main__":
    interfaccia.launch()